Começando com o OpenCV

Alguns de vocês já devem saber que estou usando o OpenCV para minha pós-graduação 🙂 Resolvi fazer um post a respeito (e criar uma nova categoria no blog, opencv) de como instalá-lo e configurá-lo não apenas para eu me lembrar (e parar de perder as anotações) e também ser útil a outros que queiram brincar com ele.

O OpenCV é um conjunto de bibliotecas em C/C++ que tem vários algoritmos comumente usados em visão prontos, sem a necessidade de reinventar a roda. E claro, você até poderia mexer nessas bibliotecas, se quiser modificar algo. Tem tanto para Linux como Windows. Aqui só falarei da parte do Linux.

Para começar, você pode baixar a versão atual, que é a 2.2, aqui. Antes de instalá-lo, porém, é necessário já ter previamente instalado um compilador de C++ (g++) e o CMake. Para quem usa Ubuntu, como eu, é só digitar esses nomes no gerenciador de pacotes (quem disse que ubuntu é complicado?). Tem mais uns pré-requisitos opcionais, dê uma olhada no guia de instalação.

Depois é só descompactar o arquivo baixado em um diretório de sua escolha, e ao abrir esse diretório, crie dentro dele um diretório onde o opencv será compilado (como release ou build):
cd ~/opencv
(supondo que descompactou no diretório /home/user/opencv)

mkdir release
cd release

Aí é só configurar com o CMake:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON ..

E os passos finais, para compilar e instalar:

make -j 2
sudo make install
sudo ldconfig


Depois disso, é só começar a brincar com o OpenCV 🙂 Para verificar se a instalação foi efetivada, tente rodar um dos exemplos que vem em samples, dentro do opencv.

É recomendado usar alguma IDE, como o Eclipse (meu preferido), para facilitar a vida… É só usar o plugin para C++ do Eclipse (CDT) e na hora de criar um projeto novo, ir em propriedades, depois ir nas configurações de build. Aí para o include, só incluir o caminho /home/user/opencv/include/opencv. E para as libraries, a partir da versão 2.2, tem que incluir as seguintes:

opencv_core
opencv_imgproc
opencv_highgui
opencv_ml
opencv_features2d
opencv_video
opencv_objdetect
opencv_calib3d
opencv_flann
(tem mais algumas aqui, mas essas são as principais)

E depois, especificar o caminho dessas libraries, como /home/user/opencv/release/lib.

O post pode não ser sido muito ilustrado, mas espero que os passos sejam suficientes para deixá-lo rodando 🙂 Deixa eu continuar a implementar os algoritmos de visão para a Skynet.